OPPO|算力超苹果A15！OPPO首款自研芯片发布：四大核心问题揭秘( 二 ) ISP|算力超苹果A15！OPPO首款自研

在目前用户对于手机影像性能要求越来越高的背景之下，很多手机厂商也选择了从影像相关芯片方面进行入手。
比如，小米和vivo都纷纷选择从关乎手机影像拍摄质量的关键芯片——ISP（图像信号处理器）芯片入手。今年3月底，小米就发布了自研的手机ISP芯片澎湃C1 。9月初，vivo也发布了自研的手机ISP芯片V1 。小米和vivo均表示，自研的ISP芯片结合自研的算法，可以帮助手机进行更精细、更先进的图像处理。
同样，OPPO也认为，影像能力一直是智能手机用户最为关心的痛点之一。因此，我们也可以看到，过去十年来，在OPPO不同的旗舰产品上，为了提升影像拍摄能力，除了配备旗舰级的SoC之外，OPPO还在不断通过定制图像传感器、定制摄像头模组、定制镜头来推动影像硬件上的创新。

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资料显示，仅仅是为了完成将RGBW影像技术写入传感器硬件这一操作，OPPO就在近3年的时间内投入了300位影像工程师以及亿元级别的成本，积累了87项技术专利。
随着手机影像技术的发展，由于智能手机的内部空间的限制，单纯依靠提升图像传感器尺寸及其他光学单元的性能，来提升拍摄的影像效果已经遇到了瓶颈，于是通过AI算法来对拍摄效果进行优化的“计算影像”就成为了新的方向。
所以，OPPO并未选择跟小米、vivo一样自研ISP芯片，而是结合了过去在图像传感器定制、摄像头模组定制、镜头定制方面的技术积累，更进一步选择了难度更高的影像NPU 。因为OPPO认为，未来计算影像将主导整个影像新的技术发展，传统ISP解决不了的暗光视频等需要AI才能解决的难题，影像NPU完全有机会给出一个更好的解答。
但是，通用的手机SoC当中的包括NPU在内的各类计算单元通常都只是针对通用的AI影像算法进行优化，而手机厂商的自研AI影像算法与通用SoC芯片之间很难做到相互的完全开放、完全的紧密耦合，这也使得通用SoC芯片无法发挥出手机厂商自研AI影像算法的最大能力。
为此，姜波展示了一组实际测试数据。以OPPO目前在Find X3 Pro上商用落地的OPPO AI降噪算法为例，虽然Find X3 Pro搭载的是高通的旗舰芯片骁龙888，其内部也拥有独立的NPU，结合高通第六代AI引擎，整体AI算力高达26 TOPS，但是在跑OPPO自研的AI降噪算法时，最多可以跑2fps(帧/秒)，而且功耗也接近了1.7W 。
这也意味着该AI降噪算法只能运用到拍照降噪上，不能运用到视频降噪上。因为，视频最少需要30fps的帧率，要基于OPPO的自研AI降噪算法在骁龙888平台上做到30fps的降噪，就需要将算力提升到现有算力的15倍，即使骁龙888的算力可以继续提升，但是这也意味着功耗也将达到1.7W的很多倍，显然这对于智能手机来说是难以接受的。
另一方面，比如OPPO还与索尼有合作定制图像传感器，而定制化的图像传感器也需要手机SoC的紧密配合才能发挥出最大的效果，而手机SoC的开发周期非常长，而定制图像传感器的开发周期则相对较短，这也使得双方很难实现很好的配合。
“所以，OPPO为了能够充分发挥定制图像传感器以及自研AI影像算法的能力，选择从一颗影像专用NPU入手，希望通过AI的方式去解决一些还没有被解决的手机影像问题。同时，也只有通过影像专用NPU，才能解决目前ISP和通用算力不足难题，这才是未来影像发展的主流方向。”姜波说道。
三、为什么采用成本高昂的6nm工艺？
作为OPPO的首款自研芯片，MariSilicon X一开始的定位就比较高端，采用的是目前领先的台积电6nm制程工艺。这对于初入自研芯片领域的OPPO来说可谓是极具挑战的。